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Online Measurement-Based Estimation of Dynamic System State Matrix in Ambient Conditions

机译：环境条件下基于在线测量的动态系统状态矩阵估计

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摘要

In this paper, a purely measurement-based method is proposed to estimate the dynamic system state matrix by applying the regression theorem of the multivariate Ornstein-Uhlenbeck process. The proposed method employs a recursive algorithm to minimize the required computational effort, making it applicable to the real-time environment. One main advantage of the proposed method is model independence, i.e., it is independent of the network model and the dynamic model of generators. Among various applications of the estimated matrix, detecting and locating unexpected network topology change is illustrated in details. Simulation studies have shown that the proposed measurement-based method can provide an accurate and efficient estimation of the dynamic system state matrix under the occurrence of unexpected topology change. Besides, various implementation conditions are tested to show that the proposed method can provide accurate approximation despite measurement noise, missing phasor measurement units (PMUs), and the implementation of higher-order generator models with control devices.
机译：本文提出了一种基于纯测量的方法，通过应用多元Ornstein-Uhlenbeck过程的回归定理来估计动态系统状态矩阵。所提出的方法采用递归算法以最小化所需的计算工作量，使其适用于实时环境。提出的方法的主要优点是模型独立性，即它独立于发电机的网络模型和动态模型。在估计矩阵的各种应用中，详细说明了如何检测和定位意外的网络拓扑变化。仿真研究表明，所提出的基于测量的方法可以在发生意外拓扑变化的情况下准确，有效地估计动态系统状态矩阵。此外，测试了各种实现条件，表明尽管存在测量噪声，缺少相量测量单元（PMU）以及采用控制设备实现高阶发电机模型，但该方法仍可提供准确的近似值。

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